論文の概要: Balanced Spherical Grid for Egocentric View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12408v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 09:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 14:33:06.804867
• Title: Balanced Spherical Grid for Egocentric View Synthesis
• Title（参考訳）: エゴセントリックビュー合成のための平衡球面格子
• Authors: Changwoon Choi, Sang Min Kim, Young Min Kim
• Abstract要約: EgoNeRFは、VR資産のための大規模な現実世界環境を再構築するための実用的なソリューションである。 カジュアルにキャプチャされた360度ビデオを数秒間与えると、EgoNeRFは効率的に神経放射場を作ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.518792457424123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present EgoNeRF, a practical solution to reconstruct large-scale real-world environments for VR assets. Given a few seconds of casually captured 360 video, EgoNeRF can efficiently build neural radiance fields which enable high-quality rendering from novel viewpoints. Motivated by the recent acceleration of NeRF using feature grids, we adopt spherical coordinate instead of conventional Cartesian coordinate. Cartesian feature grid is inefficient to represent large-scale unbounded scenes because it has a spatially uniform resolution, regardless of distance from viewers. The spherical parameterization better aligns with the rays of egocentric images, and yet enables factorization for performance enhancement. However, the na\"ive spherical grid suffers from irregularities at two poles, and also cannot represent unbounded scenes. To avoid singularities near poles, we combine two balanced grids, which results in a quasi-uniform angular grid. We also partition the radial grid exponentially and place an environment map at infinity to represent unbounded scenes. Furthermore, with our resampling technique for grid-based methods, we can increase the number of valid samples to train NeRF volume. We extensively evaluate our method in our newly introduced synthetic and real-world egocentric 360 video datasets, and it consistently achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: egonerfは,vr資産のための大規模実環境を再構築するための実用的なソリューションである。 カジュアルにキャプチャされた360度ビデオの数秒を与えられたEgoNeRFは、ニューラルラジアンスフィールドを効率的に構築し、新しい視点から高品質なレンダリングを可能にする。 特徴格子を用いた最近のNeRF加速により,従来のカルト座標の代わりに球面座標を採用する。 カーテシアン・フィーチャー・グリッドは、視聴者からの距離に関係なく空間的に均一な解像度を持つため、大規模な境界のないシーンを表現するのに非効率である。 球面パラメタライゼーションは、エゴ中心画像の光線との整合性が良く、性能向上のための分解が可能である。 しかし、na\\\ 球面格子は2つの極における不規則性に悩まされており、非有界な場面も表現できない。 極近傍の特異点を避けるため、2つの平衡格子を結合し、準一様角格子となる。 また、指数関数的にラジアルグリッドを分割し、無限大の環境マップを非有界シーンを表す。 さらに,グリッド方式の再サンプリング手法により,NeRFボリュームのトレーニングに有効なサンプル数を増やすことができる。 今回紹介した合成および実世界エゴセントリック360度ビデオデータセットにおいて,本手法を広範囲に評価し,最先端の性能を一貫して達成した。

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